改变扩散模型中的时间步长直接影响生成质量和计算效率之间的平衡。扩散模型通过一系列步骤迭代地将噪声细化为结构化输出，从而生成数据。使用更多时间步长时，模型有更多机会纠正错误和细化细节，从而产生更高质量的输出。相反，减少步长会降低计算成本，但由于细化不足，可能导致输出过于简化或引入伪影。这种权衡对于针对特定用例优化模型的开发者至关重要。
例如，在像 Stable Diffusion 处理的图像生成任务中，使用 50-100 个步长通常能生成详细、连贯的图像。将步长减少到 20-30 个可能会将生成速度提高 2-3 倍，但可能导致纹理模糊或元素错位，例如肖像中扭曲的面部特征。同样，在音频生成中，更少的步长可能会导致可听到的故障或不自然的过渡。步长和质量之间的关系不是线性的：当步长超过一定阈值（例如，100 步以上）时，会出现收益递减，额外的计算带来的视觉或听觉改进微乎其微。开发者通常会通过实验来找到质量与应用程序可接受延迟之间的“最佳平衡点”。
为了减轻在较低步长下的质量损失，可以使用蒸馏或优化的采样调度（例如 DDIM、PLMS）等技术。这些方法重构了扩散过程，以优先处理关键的细化步骤，从而在不牺牲输出完整性的情况下减少总步长。例如，DDIM 采样器可以通过跳过非必要的中间更新，在 20-50 个步长内产生与 100 步扩散相当的质量。然而，这些优化通常需要重新训练或微调模型。开发者必须权衡实施这些技术的努力与目标应用程序的需求——实时应用可能优先考虑速度，而离线渲染可以为了保真度而使用更多步长。